BI的定义

1、 <v:shapetype id="_x0000_t75" stroked="f" filled="f" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" o:preferrelative="t" o:spt="75" coordsize="21600,21600"><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:formulas><v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"></v:f><v:f eqn="sum @0 1 0"></v:f><v:f eqn="sum 0 0 @1"></v:f><v:f eqn="prod @2 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @0 0 1"></v:f><v:f eqn="prod @6 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="sum @8 21600 0"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @10 21600 0"></v:f></v:formulas><v:path o:connecttype="rect" gradientshapeok="t" o:extrusionok="f"></v:path><o:lock aspectratio="t" v:ext="edit"></o:lock></v:shapetype><o:p></o:p>

加特纳集团（Gartner Group）<o:p></o:p>

商业智能这一术语1996年由Gartner Group的Howard Dresner首次提出，它描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。<o:p></o:p>

Ted Friedman 和 Kevin H. Strange 认为：商业智能应该注重数据整合、数据质量、元数据管理、可测量性和互用性以及企业活动的监测。

2、 <o:p></o:p>

国际数据公司（Internet Data Corporation, IDC）<o:p></o:p>

将商业智能定义为下列软件工具的集合：

²   终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具；

²   联机分析处理（On-Line Analytical Processing, OLAP）工具。提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP 也被称为多维分析；

²   数据挖掘（Data Mining, DM）软件。使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断；

²   数据集市（Data Mart）和数据仓库（Data Warehouse, DW）产品。包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型；

²   主管信息系统（Executive Information System, EIS）。

企业机构利用上述软件工具在统一的BI平台上建立所需的企业范围内的商业分析。从系统的观点来看， 商业智能的过程是从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据， 对数据进行清理以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信息），然后寻找合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、在线分析工具（OLAP）对信息进行处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户面前，转变为决策。

3、 <o:p></o:p>

国际商用机器（International Business Machine, IBM）<o:p></o:p>

认为：因为每个BI专家对商业智能理解的不同，商业智能的定义也是多种多样的。实际上，商业智能是一系列由系统和技术支持的以简化信息收集、分析的策略的集合，它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终导致战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。

IBM公司在传统、实时反馈（Real-time Feed）、嵌入式（Embedded）三种商业智能模型的基础上提出了闭环BI（Closed-loop BI）的概念，认为：事务数据是动态捕获并整合到数据仓库中的，之后数据仓库再将数据提供给一些商业智能工具，例如 OLAP 或挖掘工具。接着，商业智能的输出以推荐对策（例如动态价格变化）的形式直接反馈给前线的决策制定者。这样就形成了一个闭环，从而创造出一种零延时环境。零延时环境允许公司将分析结果整合到每天的企业运转中，并缩短业务决策与业务行动之间的时间间隔。为了实现这个系统，首先应该将这个闭环流程自动化。这可以通过实时构建一个数据仓库、集成实时分析引擎并利用实时规则引擎来实现。其次，这个自动化的闭环流程应该实时出现。这种闭环环境根据由决策引擎生成的消息动态地调整企业运作。这两个标准为更快地制定决策、更快地将产品推向市场以及获得更大的市场机遇打下了基础。

IBM为零售行业提供了专门的商业智能解决方案RBIS。RBIS提供全面的包含零售企业客户分析、商品定价、营销效果分析、商店运作等多方面的报表库。

IBM商业智能的基本体系结构包括以下部分：

²       数据仓库：Warehouse Manager（数据仓库管理器）用于抽取、整合、分布、存储有用的信息；<o:p></o:p>

²       多维分析：DB2 OLAP Server（DB2多维服务器）全方位了解现；<o:p></o:p>

²       数据挖掘：Intelligent Miner用于发现问题、找出规律，达到真正的智能效果：预测将来。<o:p></o:p>

4、 <o:p></o:p>

微软（Microsoft）<o:p></o:p>

认为：用最简单的术语来说，商业智能是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有效地参与竞争的努力。在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息，商业智能使企业用更好的时间做出比以前更好的决策。衡量商业智能解决方案的标准是从数据获取知识的能力，这种能力应该可以处理那些远远超出人类简单分析的大量信息并识别其模式、趋势、规则和关系。为此，需要使用强大的、灵活的、易用的、可用的分析工具来做出有用的比较和智能的决策。

微软商业智能包含如下组件：

²       以Microsoft SQL Server、Analysis Services及Microsoft Office为主

²       BI共同作业：SharePoint Portal Server

²       可视化：Data Analyzer

²       地理空间分析：MapPoint

²       点击流分析：Commerce Server 2000

²       零售与营销分析：BI Accelerator for SQL Server

²       项目管理：Microsoft Project

²       资料分析：Office Web Components

5、 <o:p></o:p>

SAP<o:p></o:p>

认为：商业智能是一大类收集、存储、分析和访问数据以帮助企业用户更好进行决策的应用程序与技术。商业智能应用程序包含如下活动：决策支持、查询和报表、联机分析处理（OLAP）、统计分析、预测和数据挖掘。

SAP的商业智能工具有：SAP Business Information Warehouse (SAP BW)和SAP NetWeaver。

6、 <o:p></o:p>

甲骨文（Oracle）<o:p></o:p>

产品与解决方案：

²       数据仓库平台：包括Oracle Database <st1:chmetcnv w:st="on" unitname="g" sourcevalue="10" hasspace="False" negative="False" numbertype="1" tcsc="0">10g</st1:chmetcnv>、Oracle OLAP、Oracle Data Mining引擎和Oracle Warehouse Builder

²       商业智能工具：包括OracleBI Discoverer、OracleBI Spreadsheet Add-in、OracleBI Data Miner、Oracle Reports Services和OracleBI Beans

²       分析应用程序：包括Oracle Daily Business Intelligence、Oracle Balanced Scorecard、Oracle Enterprise Planning and Budgeting、Oracle Activity Based Management和Oracle Performance Analyzer<o:p></o:p>

7、 <o:p></o:p>

Cognos<o:p></o:p>

认为：商务智能是能使终端用户对企业性能进行监测、分析和形成报表的软件。商业智能可以使企业不总依赖IT部门为组织的数据资产和企业流程带来可见度、清晰度和洞察力

商业智能可以从不同的数据源中聚合和巩固完全不同的内外部数据到一个中心框架中，创建一个公共的、共享的上下文以在一个部门或整个组织中实现有效的、协作的决策制定。商业智能可以在部门级别展开以支持一个特定的6Σ项目，也可以在企业范围内展开以衡量和管理整个公司的绩效。组织可以利用商业智能安排策略，也可以利用商业智能检验策略的效果。

产品和解决方案：<o:p></o:p>

²       ETL工具——Decision Stream<o:p></o:p>

²       事件和检测——NoticeCast<o:p></o:p>

²       统一的元数据——Cognos Architect<o:p></o:p>

²       记分卡、KPI——Cognos Metrics Manager、Cognos Metrics Designer、Visualizer<o:p></o:p>

²       报表——ReportNet<o:p></o:p>

²       即时查询——Cognos Query、ReportNet Query Studio<o:p></o:p>

²       OLAP分析——PowerPlay、PowerPlay Enterprise Server、Transformer<o:p></o:p>

²       门户——Cognos Upfront<o:p></o:p>

²       安全性——Access Manager<o:p></o:p>

²       配置和管理——Cognos Server Administration、Configuration Manager<o:p></o:p>

8、 <o:p></o:p>

Business Objects<o:p></o:p>

商业智能技术允许组织跟踪、理解和管理至关重要的企业信息。随着越来越多的组织在寻求接近存储在它们事务系统中的有用的信息的方式，商业智能将扮演一个日益重要的战略角色。一个典型的商业智能项目的平均投资回报率（Return Of Investment, ROI）超过了430%，但是分段实施的商业智能项目导致组织不能全面从全球化的、交叉功能信息分析中获益。

BusinessObjects 率先提出电子商务智能（e-Business Intelligence）的概念，将电子商务和商务智能紧密地结合起来。电子商务使得商务关系超越了单个企业范围，延伸到供应商、客户以及投资商。这意味着需要有易用的、安全的、可伸缩的、可扩展的商务智能解决方案来满足企业内部和外部用户的各种需求。信息民主将在具有前瞻性思维的企业中浮现。BusinessObjects提出的概念还包括人力资源智能（Human Resource Intelligence）、产品和服务智能（Product & Service Intelligence）、6Σ智能（Six-Sigma Intelligence）、供应链智能（Supply Chain Intelligence）等概念。

产品及解决方案：

²       查询、报表及分析工具——BusinessObjects 5i、WebIntelligence<o:p></o:p>

²       管理工具——BusinessObjects Designer、BusinessObjects Supervisor、BussinessObjects Auditor<o:p></o:p>

²       企业分析应用——BusinessMiner、BusinessQuery、BusinessObjects Set Analyzer<o:p></o:p>

²       开发工具<o:p></o:p>

9、 <o:p></o:p>

SAS<o:p></o:p>

商业智能是：关于在组织内部和组织周围正在发生的智能或知识。

当今世界，组织的信息存在分野：一方面，ERP、会计系统，订单录入为组织报告常规的数据；另一方面，商业智能为组织提供知识和洞察力。商业智能允许组织从内部数据提取可以驱动组织前进的信息精华。

产品和解决方案：

SAS Enterprise BI Server： SAS Web Report Studio, SAS Add-In for Microsoft Office, SAS Information Delivery Portal, SAS Information Map Studio和SAS Integration Technologies。

10、 <o:p></o:p>

Teradata<o:p></o:p>

商业智能的目的是帮助决策者制定消息灵通的选择。因此，现代商业智能系统必须能处理海量的、详细的、全异的数据并快速将其转化为有意义的、准确、决策者可以放心执行的信息。

Teradata提供的零售解决方案（Teradata Retail Decisions）包含六大核心组件：<o:p></o:p>

²       商品分类分析（Assortment Analysis）：在最小存货单元（Stock Keeping Unit, SKU）和业务处理级别上确定商品库存是否合理；

²       商品促销分析（Promotion Analysis）：在最小存货单元（Stock Keeping Unit, SKU）和业务处理级别上确定商品的拣选和调拨；

²       客户分析（Customer Analysis）：利用可标识客户的数据分段了解客户的购买偏好、对促销的敏感性和收益；

²       渠道分析（Channel Analysis）：确定所有销售渠道（店铺、目录、电子通道等）上分类、促销及消费者购买活动的效率；

²       供应商分析（Vendor Analysis）：分析供应商提供商品的销售情况、运作效率和边际贡献以帮助谈判和商品分类计划；

²       财务分析（Financial Analysis）：对可以用来衡量和提升性能的、主要财务数据（资产、负债、费用和收入）提供及时的洞察力。

11、 <o:p></o:p>

all-BI<o:p></o:p>

认为：商业智能是一个没有显著特点的术语，主要应用在一大类用于收集、存储、分析和提供数据访问以帮助企业用户作出更好决策的应用软件和技术上。商业智能应用软件包含的活动有：决策支持、查询和报表、联机分析处理、统计学分析、预测和数据挖掘。

一种变通的描述商业智能的方法是：在公司内部和企业流程过程中进行决策支持所需要的用来将原始数据转化为信息的技术。

在市场竞争中保持兴旺的关键是在竞争中领先。依据准确、及时的信息制定稳定的决策显然要比仅仅靠直觉有效。数据分析、报表和查询工具可以帮助企业用户穿越数据海洋，并从中综合出有用的信息。这些工具在今天被共同归入一个类别：商业智能。

12、 <o:p></o:p>

MicroStrategy<o:p></o:p>

商业智能是一系列能够使公司分析数据库中的数据并根据收集的信息获得的洞察力来做决策的软件系统。这种洞察力可以帮助公司：提高效率和生产力、构造强的客户关系、优化生成收入的战略、增加收入并使收益最大化。

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